火电厂凝汽器故障监测与诊断系统研究

【摘要】： 凝汽系统是火力发电厂的重要组成部分，对整个火电厂的安全 经济运行有着重要影响。本文在大量收集国内外相关资料的基础上， 首先明确了一些基本概念，提出了相对清洁系数的概念及其计算公 式，对凝汽器的运行有一定的指导作用；论述了火电厂凝汽设备的 运行特性，特别是凝汽器的几种过渡工况的瞬间特性；分析了凝汽 设备的常见故障，重点分析了凝汽器真空恶化的原因及征兆。 由于引起凝汽器故障的原因很多，其征兆有一定的模糊性，判 断起来不容易。本文采用比较先进的模糊神经网络来进行凝汽器的 故障诊断。在介绍了模糊逻辑理论和神经网络基础后，引出了二者 综合的产物—模糊神经网络（FNN）。模糊神经网络既能表示定性 知识，又具有强大的自学习能力和数据处理能力，是一种比较先进 的故障诊断方法。 利用模糊神经网络进行凝汽器故障诊断时需要先构造隶属函 数。本文根据某电厂的运行规程及运行经验构造了进行凝汽器故障 诊断所需的全部17个隶属函数，利用这些隶属函数可以对各个输入 进行模糊化处理，使之成为量化输入。对模糊BP网络进行训练，可 以得到模糊BP网络的知识库结构，在此基础上，对一个凝汽器实际 故障进行了诊断，得出了令人满意的结果。最后，还提出了一个凝 汽器在线监测与诊断系统的设想。